A legtöbb ember úgy próbálja ki a Claude Code-ot, mint bármelyik új AI eszközt: beilleszti a parancsot, megkapja a kódrészletet, és továbbmegy. Ez kis feladatoknál működik, de valódi projektekben gyorsan összeomlik.
A kód nem illeszkedik a repo-jához, a javítás nem sikerül a CI-ben, és fontos kontextus hiányzik. Végül időt kell fordítania arra, hogy összerakja a dolgokat a terminálon, a problémákban és a dokumentumokban.
Ezért ebben a blogbejegyzésben bemutatjuk, hogyan kezdhet el dolgozni a Claude Code-dal a terminálról, és milyen szokások segítenek abban, hogy konzisztens eredményeket érjen el vele.
Maradjon velünk a végéig, mert olyan alternatívákat is megnézünk, mint a ClickUp, amelyek a tervezést, a kontextust és az AI-alapú kódolási + fejlesztési munkafolyamatokat egyetlen munkaterületen egyesítik! 🤩
A Claude Code célja
A Claude Code egy Anthropic által fejlesztett, ügynöki mesterséges intelligenciával rendelkező kódolási eszköz, amelynek célja, hogy segítse a fejlesztőket a teljes kódbázisok megértésében és komplex kódolási feladatok végrehajtásában természetes nyelvi parancsok segítségével.
Közvetlenül integrálható terminálokba, IDE-kbe, mint a VS Code és a JetBrains, a Slack, a webböngészőkbe és még az iOS-alkalmazásokba is.
Az Anthropic 2025 elején indította el a Claude Code-ot, mint kutatási előnézetet saját mérnökei számára. Azóta egy egyszerű parancssori eszközből egy sokkal képzettebb kódolási ügynökké fejlődött.
Ez a változás azt mutatja, hogy a csapatok hogyan használják az AI-t a szoftverfejlesztésben, túllépve a gyors kódjavaslatokon, olyan eszközök felé haladva, amelyek megértik a projekteket és segítenek a valódi mérnöki munkában. A Claude Code olyan modellekkel működik, mint az Opus, a Sonnet és a Haiku.
Íme néhány fontos funkciója a Claude Code-nak, amelyek segítenek abban, hogy jobb programozóvá váljon:
- Codebase bevezetés: másodpercek alatt feltérképezi és elmagyarázza a projekt felépítését, függőségeit és architektúráját, manuális fájlválasztás nélkül.
- Több fájl szerkesztése és automatizálás: Összehangolt változtatásokat hajt végre, teszteket/építéseket/lintokat futtat, problémákat javít, és önállóan végzi el a commitokat/PR-eket.
- Munkafolyamat-integráció: Integrálható natív CLI-vel (Claude parancs), vizuális diffekkel rendelkező IDE-bővítményekkel, GitHub Actions for CI-vel és Slack-említésekkel a csapat feladataival kapcsolatban.
- Gondolkodási módok: Az olyan kiváltó tényezők, mint a „think hard” (gondolkodj keményen) vagy az „ultrathink” (ultra gondolkodás) több számítási kapacitást allokálnak a komplex tervezéshez a megvalósítás előtt.
- Biztonság és ellenőrzés: A szerkesztések/parancsok jóváhagyást igényelnek, és közvetlen API-hozzáféréssel helyileg futnak, emellett Bedrock/Vertex AI támogatással vállalati szintű használatra is alkalmasak.
🧠 Érdekesség: Claude Shannon 1948-ban alapította az információelméletet, bebizonyítva, hogy a logika és a kommunikáció matematikailag is kifejezhető. Minden kódot író AI-modell ezen a munkán alapul.
Hogyan használják a csapatok a Claude Code-ot a gyakorlatban?
A csapatok ezt a ChatGPT alternatívát kódoláshoz használják terminálügynökként, amely a fejlesztési munka valódi részeit végzi el és futtatja végig. A cél a kód, a tesztek és a hibakeresés gyorsabb végrehajtása, az emberek beavatkozásával a felülvizsgálat és a döntéshozatal során.
Így néz ez ki a mindennapi munkafolyamatokban:
- Autonóm ügynöki ciklusok telepítése (automatikus elfogadás mód): A fejlesztők engedélyezik az automatikus elfogadás funkciót (Shift + Tab), és a Claude-ot használják a kódoláshoz, a tesztek futtatás ához, a hibák felismeréséhez és azok ciklusokban történő kijavításához. A mérnöki csapatok többnyire a végén kapcsolódnak be, hogy áttekintsék a különbségeket és befolyásolják a tervezési döntéseket, nem pedig azért, hogy minden szerkesztést mikroszintűen irányítsanak.
- Használata egy funkció gyors elkészítéséhez: A tipikus lépés az, hogy egy általános Claude AI parancsot adunk meg, például „Add OAuth to this service and update tests” (OAuth hozzáadása ehhez a szolgáltatáshoz és a tesztek frissítése). Ez elvégzi a legtöbb alapmunkát, majd az emberek átveszik a szélsőséges eseteket, az architektúra-hívásokat és a tisztítást. Ha túl sokáig nem halad előre, a csapatok visszaállítják a tiszta git állapotot, és újra futtatják.
- Bevezetés nagy, ismeretlen kódbázisokba: Az új alkalmazottak megkérhetik Claude-ot, hogy térképezze fel a mappákat, magyarázza el, hogyan áramlanak az adatok a szolgáltatásokon keresztül, és mutassa meg, hol kell változtatásokat végrehajtani. Gyors, interaktív „kódtúraként” használható.
- Hibakeresés időnyomás alatt: Az infrastruktúra- és biztonsági csapatok incidensek során használják a szolgáltatások, konfigurációk és naplófájlok hibáinak nyomon követésére. Beadhatja neki a veremnyomokat, a sikertelen teszteket, vagy akár a műszerfalak képernyőképeit, és perceken belül konkrét javítási lépéseket vagy parancsokat kaphat vissza.
- Prototípusok készítése különböző területeken: A termék- és tervezőcsapatok telepítik a Claude Code-ot, hogy a durva specifikációkat vagy Figma-terveket működő prototípusokká alakítsák. A nem mérnökök belső eszközök vagy kisebb automatizálások létrehozására használják, majd átadják azokat a fejlesztőknek a véglegesítéshez.
🧠 Érdekesség: A fordítók megjelenése előtt a programozók manuálisan fordították le a kódot gépi utasításokra. Az első széles körben használt fordítót Grace Hopper alkotta meg. Azt mondták neki, hogy ez lehetetlen, de ő mégis megépítette.
🎥 Bónusz: Ez a videó bemutatja, hogyan használják a csapatok a Claude AI-t a kódoláshoz 👇🏽
Bevált gyakorlatok a Claude Code megbízható eredményeinek eléréséhez
A Claude Code akkor működik a legjobban, ha úgy kezeled, mint egy irányítható és ellenőrizhető rendszert, nem pedig egy fekete dobozt, amelytől reméled, hogy minden rendben lesz. Így érheted el a termeléskész eredményeket és oldhatod meg a szoftverfejlesztés kihívásait:
- CLAUDE. md fájl karbantartása: Dokumentálja a repo-specifikus szabályokat, tesztparancsokat és általános munkafolyamatokat, hogy Claude minden munkamenetet a megfelelő kontextussal indítson el.
- Határozza meg előre az ellenőrzési kritériumokat: mondja meg pontosan, hogyan lehet igazolni, hogy a változás helyes (futtatandó tesztek, ellenőrizendő kimenetek, lefedendő szélsőséges esetek).
- Adja vissza a teljes hibákat: Illessze be a teljes hibaüzeneteket és a veremnyomokat, és kérjen ok-okozati elemzést, ne gyors javításokat.
- A felhasználói felület változásainak vizuális ellenőrzése: A frontend munkáknál hasonlítsa össze a képernyőképeket a tervekkel, és ismételje meg a folyamatot, amíg azok meg nem egyeznek.
- A rossz megközelítéseket korán szakítsa meg: Nyomja meg az Esc gombot a futás leállításához, állítsa be az irányt, és folytassa, mielőtt időt pazarolna a rossz úton.
- Témaváltáskor tisztázza a kontextust: Használja a /clear parancsot, amikor témát vált, hogy a munkakontextus szoros maradjon.
- Hagyja, hogy a Git legyen a biztonsági háló: Claude-dal végrehajthatja a változtatásokat és áttekintheti a legutóbbi változtatásokat, így szükség esetén tisztán visszaállíthatja az eredeti állapotot.
- Használja az IDE kiterjesztéseket a diff felülvizsgálathoz: Vizsgálja meg a változásokat vizuálisan a VS Code vagy a JetBrains segítségével.
Ha valódi inspirációt keres, itt láthatja, hogyan néz ki egy Redditor Claude Code munkafolyamata:
📖 Olvassa el még: Claude AI áttekintés (funkciók, árak és felhasználói vélemények)
Gyakori hibák, amelyeket el kell kerülni
Ha az agentikus kódolási eszköz megbízhatatlannak tűnik, az általában ezeknek az elkerülhető hibáknak köszönhető. Íme, mire kell figyelni, és mit kell tenni a fejlesztők termelékenységének növelése érdekében.
| Hibák | Megoldások |
| Homályos utasítások írása | Adja meg a várt viselkedést, a bemeneteket/kimeneteket, a korlátozásokat és a hiba megjelenési helyét, hogy a változtatások célzottak maradjanak. |
| A első vázlat vakon történő elfogadása és az iteratív finomítás kihagyása | Ellenőrizze az eredményt, kérjen második átnézést, és ismételje meg a folyamatot, amíg az extrém esetek és a hibás útvonalak is le nem fedődnek. |
| Az ügynök megszakítás nélküli ciklusának engedélyezése | Állítsa le a hurkot, adjon hozzá naplókat vagy teszteket, illesszen be valós kimeneteket, és alapozza a javítást arra, ami ténylegesen meghibásodott. |
| Tesztek vagy helyi ellenőrzés kihagyása | Futtasson teszteket helyben, reprodukálja a problémát, és erősítse meg a javítást, mielőtt továbbhaladna. |
| A fájlok vagy mappák nem biztonságos automatikus szerkesztésének engedélyezése | Korlátozza az írási hozzáférést, ellenőrizze a különbségeket a változtatások alkalmazása előtt, és védje a kritikus útvonalakat és könyvtárakat. |
Hol kezdődik a Claude Code összeomlása?
Még a legjobb kódszerkesztőknek is vannak valódi korlátai. A Claude Code erős a reposztorok olvasásában, a kódok értelmezésében és a több fájlra kiterjedő módosítások végrehajtásában, de nehézségekbe ütközik, ha a munka a szerkesztőn kívülre kerül.
Íme a főbb területek, ahol a Claude Code a napi mérnöki munkafolyamatokban meghibásodik:
- Finom üzleti logika és domain-árnyalatok: Claude szintaxisilag érvényes kódot tud létrehozni, amely helyesnek tűnik, de nem képes megragadni a valós világ finom logikáját vagy korlátait.
- A tartós, több munkamenetből álló munka memóriaproblémákat okoz: Hosszú munkamenetek során a kontextus romlása vagy a memória tömörítése miatt az ügynök „elfelejtheti” a döntéseket, ami gyakori újraindításokat tesz szükségessé.
- A többrészes, fájlok közötti szerkesztések továbbra is kockázatosak: Az automatizált refaktorok, amelyek a kódbázis egymástól független részeit érintik, helytelenül megszakíthatják az interfészeket vagy regressziókat okozhatnak.
- Biztonsági és helyességi vakfoltok: Az AI által generált kódok nem feltétlenül veszik észre a biztonsági hibákat vagy a mélyreható sebezhetőségeket, mivel a képzési adatok és minták nem garantálják a biztonságos tervezést.
- A hallucináció továbbra is fennáll: A repo-ban vagy a függőségekben nem létező, de hihetőnek tűnő API-hívások vagy implementációk továbbra is előfordulnak, és azokat manuálisan kell kijavítani.
🧠 Érdekesség: Az 1968-as NATO szoftverfejlesztési konferencián a szakértők arról vitáztak, hogy a szoftverfejlesztés megérdemli-e a „fejlesztés” elnevezést. A kifejezést Fritz Bauer szándékosan választotta provokációként, hogy rávilágítson a szoftverfejlesztéshez szükséges fegyelmezett, gyártásalapú megközelítések fontosságára.
Miért nem csak a tároló problémája a kódolás?
A legtöbb hiba nem egy hibás kódsor miatt keletkezik. Azok azért fordulnak elő, mert a kód a CI-ben fut, mert telepítik, mert a termelésben beállított konfigurációk miatt, mert futáskor bizonyos adatokat lát, vagy mert a függőségek valós terhelés alatt másképp viselkednek.
A Claude AI segítségével kijavíthatja a kódot, de még így is tönkreteheti a rendszert, mert a probléma abban rejlik, hogy ezek az elemek hogyan működnek együtt.
Ezért néz ki most másképp a hibakeresés. A modern rendszerekben sok probléma nem a repo-ban található. Ennek oka lehet:
- A CI konfiguráció által okozott hibák
- A termelési környezet változói által okozott hibák
- A termelésben lévő adatok által kiváltott problémák
- A funkciójelzők miatt megváltozó viselkedés
- Az infrastruktúra, a konténerek vagy a szolgáltatás verziói által okozott szünetek
A repo csak egy bemenet. A rendszer az, amit a felhasználók tapasztalnak. A dolgok csak akkor működnek, ha a kód, a konfigurációk, a telepítések, az adatok és a futási viselkedés összhangban vannak a valós környezetben.
Ez az a terület, ahol a kizárólag fájlokat kezelő AI kódolási eszközök nem elégségesek. Ezek az eszközök képesek szerkeszteni a tárolóban található fájlokat, de nem látják a CI-hibákat, a naplókat, a telepítési állapotot vagy a felhasználói felület viselkedését.
Ezért is fontosak az agens eszközök. Ezek a felületeken működnek, teszteket és buildeket futtatnak, CI-kimenetet vizsgálnak, naplókat és parancsokat használnak, sőt még az UI állapotát is ellenőrzik.
A ClickUp AI mint alternatíva a repo-first kódoláshoz
A repo-first kódolás nem működik, mert a valódi munka nem a kódszerkesztőben kezdődik és végződik. A követelmények a dokumentumokban, a hibák a jegyekben, a kontextus a megjegyzésekben találhatóak, és a teljesítés az emberek és a rendszerek közötti koordinációtól függ.
Itt jön be a képbe a ClickUp for Software Teams. A világ első konvergens AI munkaterületeként a ClickUp a kódolást a teljes munkafolyamat részeként kezeli, amely egy problémával kezdődik és a szállított, ellenőrzött munkával végződik. Az egész mérnöki életciklust egy helyen központosítja, így kiküszöböli az eszközök szétaprózódását.
Nézzük meg, hogyan támogatja a ClickUp a munkafolyamat-központú rendszert a szoftverfejlesztő csapatok számára:
Csatlakoztassa a kódot a valós munkakörnyezethez a ClickUp Brain segítségével
A ClickUp Brain egy kontextusérzékeny AI-asszisztens, amely beépül a munkaterületébe. Hozzáfér a kóddal kapcsolatos teljes szoftveres munkafolyamathoz, beleértve a feladatokat, megjegyzéseket, sprintelőzményeket, döntéseket, függőségeket és ütemterveket. Ez biztosítja, hogy a generált kód és a technikai útmutatások összhangban legyenek a projekt hatókörével, elfogadási kritériumokkal és aktuális állapotával.
Nézzük meg, hogyan alakul ez a valós életben:
A szétszórt kontextust világos iránymutatássá alakítja
A valós idejű adatokhoz hozzáférő kontextuális mesterséges intelligenciaként a ClickUp Brain átolvassa a feladatait, PRD-ket, specifikációkat, megjegyzéseket és korábbi döntéseket, hogy megértse, mit épít valójában a csapata és miért.
📌 Például feltehet olyan kérdéseket, mint „Mi még nem világos az API-migrációval kapcsolatban?” vagy „Mit egyeztünk meg az X funkcióval kapcsolatban?”, és a munkaterületén alapuló válaszokat kaphat. Ez akkor hasznos, ha egy projekt közepén csatlakozik, egy félig kész funkciót vesz át, vagy több csapat munkáját felülvizsgálja.
Ha pedig folyamatosan lemarad a frissítésekről, elveszíti a döntések nyomon követését, vagy hosszú szálakban kell kutatnia a teendők után, a ClickUp Brain összefoglalja a standupokat, retrospektívákat, PRD-felülvizsgálatokat és zavaros kommentláncokat, és egyértelmű, használható következtetéseket von le belőlük.
🧠 Érdekesség: 1999-ben a NASA elvesztette a kapcsolatot a Mars Climate Orbiterrel, röviddel azelőtt, hogy az a Mars körüli pályára állt volna. Az egyik csapat imperiális mértékegységeket használt, míg a másik metrikus mértékegységeket használt a tolóerő és a pályakorrekciók kiszámításához, és a eltérés észrevétlen maradt. A hiba 125 millió dollárba került a NASA-nak. Még a legokosabb csapatok is profitálnak az automatizálásból és a validálásból.
Találjon válaszokat az eszközei között
Soha nem vesztegette az idejét azzal, hogy különböző eszközök között ugrált, hogy megtalálja „azt az egy Pull Requestet” vagy a dokumentumot, amely elmagyarázza, miért létezik egy adott funkció?
A ClickUp Enterprise AI Search segítségével egy helyen összegyűjtheti a munkaterületén és a csatlakoztatott eszközökön található kontextust. Ez magában foglalja a GitHub PR-jeit, a Figma tervezési fájljait, a Google Drive vagy SharePoint dokumentumait, valamint más eszközök problémáit.
Ez különösen hasznos, ha:
- Gyorsan megtalálhatja a követelményeket és a specifikációkat: Feltárhatja a felhasználói történeteket, a műszaki specifikációkat és az elfogadási kritériumokat anélkül, hogy át kellene kutatnia a mappákat vagy más AI eszközöket a fejlesztők számára.
- A döntések végigkövetése: Kövesse nyomon egy funkciót az eredeti ötlettől a megvalósításig, beleértve a kapcsolódó megbeszéléseket, tervezési fájlokat és a követelmények változásait.
- Adjon kontextust a kódfelülvizsgálatokhoz: Hívja elő a kapcsolódó specifikációkat, korábbi hibajelentéseket és korábbi tervezési döntéseket, amelyek egy feladathoz kapcsolódnak, mielőtt felülvizsgálná vagy elküldené azt.
- Gyorsítsa fel az új munkatársak beilleszkedését: Segítsen az új csapattagoknak a korábbi döntések, az architektúra dokumentumok és a projekt kontextusának keresésében anélkül, hogy öt embernek kellene pingelniük a háttérinformációkért.
Váltson modelleket a feladatra figyelemmel
A ClickUp-on belüli több LLM-hez való hozzáférés praktikus előnyt jelent a csapatának. A különböző modellek különböző típusú feladatokhoz alkalmasak, és a ClickUp lehetővé teszi, hogy a feladathoz leginkább megfelelő AI-t válassza a szoftvercsapatok számára.
📌 Például a stratégiai narratívák és a termékgondolkodás gyakran jobban áramlik a Claude-on (Sonnet és Opus) keresztül, míg az ügyfelekkel kapcsolatos írások a ChatGPT-n keresztül szigorodnak, amikor a világosság, a hangnem és a szerkezet fontos. Ha pedig tisztább kutatásra és technikai elemzésekre van szüksége, választhatja a Gemini-t.
Ha egy modell kimenete nem megfelelő egy feladat elvégzéséhez, azonnal válthat másikra, és összehasonlíthatja az eredményeket anélkül, hogy AI-eszközöket kellene váltania vagy a bemeneti adatokat újra kellene formáznia.
📖 Olvassa el még: Szoftverfejlesztési sablonok
A Codegen segítségével alakítsa a követelményeket működő kóddá
A ClickUp Codegen egy autonóm kódolási ügynök, amelyet úgy terveztek, hogy termeléskész kódot generáljon és automatizálja a mérnöki feladatokat a valós projektkövetelmények alapján.
Ahelyett, hogy üres parancssorokkal kezdene, a csapat által már használt forrásból indul ki, így a megvalósítás összhangban marad a ténylegesen tervezettel. Idővel alkalmazkodik a csapat munkaszervezéséhez és a kód felülvizsgálatához, így az eredmények egyre inkább megfelelnek a konvencióknak.
A Codegen a következőket kezeli a munkafolyamatán belül:
- Kódgenerálás a követelményekből: Olvassa el a feladatokat, dokumentumokat és megjegyzéseket, hogy olyan, termeléskész kódot állítson elő, amely megfelel a hatókörnek, a korlátozásoknak és az elfogadási kritériumoknak.
- Automatizált kódfelülvizsgálatok: Ellenőrizze a változásokat a követelmények, stílusirányelvek és alapvető bevált gyakorlatok alapján; jelölje meg a hiányosságokat vagy javasoljon javításokat.
- Repozitórium-integráció: Csatlakozzon a GitHubhoz és más repozitóriumokhoz, hogy a változások a feladatokhoz kapcsolódjanak, és így nyomon követhetőek legyenek a követelményektől a telepítésig.
A csatlakozás után a Codegen háromféle módon illeszkedik a csapat ClickUp-ban végzett munkájához:
- Feladatok hozzárendelése a megvalósítás elindításához: Rendeljen hozzá egy ClickUp feladatot a Codegenhez, és az a feladat leírása, a kapcsolódó dokumentumok, az elfogadás kritériumai és a függőségek alapján felveszi a munkát. Az emberi tulajdonos továbbra is felelős a felülvizsgálatért és az egyesítésért.
- @mention célzott nyomon követéshez: Húzza be a Codegen-t egy feladat szálba olyan konkrét feladatokhoz, mint a szélsőséges esetek kezelése, tesztek hozzáadása vagy hibás build javítása.
- Automatizálás az ismétlődő átadásokhoz: Indítsa el a Codegen-t, amikor komplex feladatok bizonyos állapotba kerülnek (például „Készen áll a megvalósításra”), hogy eltávolítsa a felhalmozódott munkákat, vagy egységesítse a hibák és kisebb funkciók felvételének módját.
🧠 Érdekesség: Linus Torvalds 2005-ben hozta létre a Git-et, miután a Linux kernel közösség licencviták miatt elvesztette a hozzáférést a BitKeeper nevű, zárt forráskódú verziókezelő rendszerhez. Torvalds néhány nap alatt gyorsan kifejlesztette az első Git rendszert, hogy kielégítse a Linux fejlesztés igényeit, és azóta a rendszer a legtöbb modern szoftver munkafolyamat alapját képező elosztott verziókezelő rendszerré nőtte ki magát.
Automatizálja a munkafolyamatok közötti átadást a ClickUp Super Agents segítségével.
A ClickUp Super Agents fejlett, testreszabható AI-társak, amelyek közvetlenül a ClickUp platformba vannak beépítve. Sokkal többet nyújtanak, mint az egyszerű csevegőrobotok vagy kódasszisztensek, mint például a Claude Code, mivel munkafolyamat-natív, autonóm ügynökök, amelyek képesek komplex szoftverfejlesztési és kódolási folyamatokat megérteni, automatizálni és koordinálni az egész munkaterületen.
Ezzel a Claude alternatívával feloszthatja a munkát, feladatokat hozhat létre, tulajdonosokat rendelhet hozzájuk, nyomon követheti az előrehaladást és nyomon követheti az akadályokat. A kódolás egy lépéssé válik egy összehangolt folyamatban, amely magában foglalja a felülvizsgálatot, a minőségbiztosítást és a szállítást. Ez az a rés, amelyet a repo-first eszközök nem tudnak lefedni.
📌 Tegyük fel, hogy csapata kiad egy funkciót, és a felhasználók elkezdik jelenteni a problémákat. A Bug Triage Agent átvizsgálja a beérkező hibajelentéseket, megjelöli a kritikusakat, és a súlyosságuk és a munkaterhelés alapján a megfelelő mérnököknek rendeli őket.
Amint a mérnökök elkezdenek javításokat végrehajtani, a kódfelülvizsgálati koordinátor kijelöli a felülvizsgálókat, összefoglalja a feladatban szereplő főbb visszajelzéseket, és figyelemmel kíséri a megoldatlan megjegyzéseket. Ha egy javítás blokkolva van, vagy elhalasztódik a határidő, a Sprint Health Monitor korán jelzi ezt, és figyelmezteti a vezetőt, mielőtt a késedelem kiadási kockázatot jelentene.
🚀 ClickUp előnye: A ClickUp Brain MAX segítségével a ClickUp AI teljesítményét a platformon kívül is kihasználhatja egy dedikált AI asztali környezetben. Ez egyesíti a keresést, a több AI modellt és az élő projektkönyvtár kontextust az egész mérnöki stackben.
Ahelyett, hogy repo-kivonatokat illesztene be vagy minden parancshoz újraépítené a kontextust, a Brain MAX ugyanabból a forrásból dolgozik, amelyet a csapata is használ a tervezéshez, az építéshez és a szállításhoz. A következőket kapja:
- Egységes keresés a mérnöki eszközök között: Azonnal lekérdezheti a követelményeket a Docs-ból, a döntéseket a feladatkommentekből, a PR-eket a GitHub-ból és a terveket a Figma-ból.
- Kontextusérzékeny válaszok, amelyek a valós munkán alapulnak: Tegyen fel olyan kérdéseket, mint „Milyen döntések befolyásolják ezt a refaktorálást?”, és kapjon válaszokat a sprint története, a PRD-k és a csapat megbeszélései alapján.
- Többmodellű rugalmasság a mérnöki munkához: Használja a Claude-ot a mélyreható érveléshez, a ChatGPT-t az egyértelműség és a struktúra érdekében, vagy a Gemini-t a technikai kutatáshoz, anélkül, hogy el kellene hagynia a munkafolyamatát.
- Gyorsabb beilleszkedés és sprint közepén történő helyreállítás: Az új mérnökök megérthetik, mi dőlt el, mi állt meg, és mi maradt még hátra.
- Az ötlettől a cselekvésig, azonnal: Az összefoglalásokat, kockázatokat és nyitott kérdéseket közvetlenül feladatokká, megjegyzésekké vagy nyomon követendő feladatokká alakíthatja.
Nézze meg ezt a videót, hogy többet tudjon meg:
Dokumentáció rögzítése a ClickUp Docs-ban
A ClickUp Docs egy helyen biztosít lehetőséget a csapatának PRD-k, műszaki specifikációk, architektúra-jegyzetek és kiadási tervek írására, és összekapcsolja őket a valós munkával, ahogyan az zajlik.
Amikor a követelmények a sprint közepén megváltoznak (ami mindig megesik), nem marad elavult dokumentációval a kódhoz. A feladatokat közvetlenül a Docs-ban kapcsolhatja össze, beágyazhat élő feladatlistákat és hivatkozhat függőségekre, így a mérnökök a fejlesztésük mellett láthatják a jelenlegi hatókört is.
A dokumentumok közvetlenül beépülnek a szállítási folyamatba is:
- A PRD szakaszait feladatokká alakíthatja, tulajdonosokkal és határidőkkel.
- Tartsa szem előtt a specifikációkat, a terveket és az elfogadási kritériumokat a megvalósítás során.
- Kommentálja a döntéseket és kompromisszumokat
- Használja az AI-t hosszú specifikációk összefoglalásához, cselekvési tételek kivonásához és a dokumentumok frissítéséhez minden sprint után.
📮 ClickUp Insight: A válaszadók 33%-a a készségfejlesztést jelöli meg az egyik legérdekesebb AI-alkalmazási területként. Például a nem műszaki területen dolgozók megtanulhatják, hogyan készítsenek kódrészleteket egy weboldalhoz egy AI-eszköz segítségével.
Ilyen esetekben minél több kontextust ismer az AI a munkájáról, annál jobb lesz a válasza. A ClickUp AI-je, mint a munka mindenre kiterjedő alkalmazása, ebben kiemelkedő. Tudja, milyen projekten dolgozik, és konkrét lépéseket ajánlhat, vagy akár olyan feladatokat is elvégezhet, mint kódrészletek egyszerű létrehozása.
Amikor a csapatok a Claude Code és a ClickUp között választanak
Itt található egy összehasonlító táblázat, amely a ClickUp és a Claude programokat mutatja be a modern szoftverfejlesztés több dimenziójában.
| Kritériumok | ClickUp | Claude Code |
| Munkafolyamat-integráció | Beépítve a teljes mérnöki életciklusba, beleértve a feladatokat, dokumentumokat, sprinteket, kiadásokat és automatizálást egy helyen. | A kódolásra és az érvelésre összpontosít; a munkafolyamat kontextusa a beszélgetésekből/bemenetekből származik. |
| Feladatok koordinálása és automatizálása | Automatizálja a több lépésből álló munkafolyamatokat, kijelöli a felelősöket, figyelemmel kíséri az állapotot és végpontok között koordinálja a csapatokat. | Képes végrehajtani az ügynöki kódolási feladatokat, de nem kezeli a csapat munkafolyamatait vagy a feladatok életciklusait. |
| Projektkontextus-tudatosság | Olvassa át a feladatokat, dokumentumokat, megjegyzéseket és előzményeket, hogy a valós projektkontextushoz kapcsolódó döntéseket és javaslatokat tegyen. | Megérti a kód- és specifikációs részleteket, de nem natív a projektmenedzsment kontextusban. |
| AI modell rugalmasság | Több LLM-et támogat (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek), így kiválaszthatja a feladathoz legmegfelelőbb modellt. | Claude modelleket használ; nagyon erős érvelés és hosszú kontextusú megértés, de egy modellcsaládra korlátozódik. |
| Kódgenerálás | Kódokat generál a feladatokban és a dokumentumokban tárolt valós követelményekből, a projekt kontextusához igazodva. | Erős önálló kódolási és mély kódbázis-megértési képességekkel rendelkezik; többfájlos refaktorokat és teszteket tud végrehajtani. |
| Automatizált pull requestek | Feladatokból PR-eket generálhat, és azokat a követelményekhez kapcsolva tárolhatja. | PR-eket és commitokat generál közvetlenül a terminál munkafolyamatokban. |
| Jelentések és összefoglalások | Készíthet projektösszefoglalókat, kiadási megjegyzéseket, kockázati jelentéseket és automatizált állapotfrissítéseket. | Összefoglalja a szöveget és az érvelést, de nem generál strukturált projektjelentéseket. |
| Keresés és nyomonkövethetőség | AI-alapú vállalati keresés feladatok, dokumentumok és kapcsolódó eszközök között a követelmények, specifikációk és előzmények tekintetében. | A megadott kontextuson alapuló beszélgetésszerű keresés; nincs egységes, eszközök közötti keresés |
| Csapatok közötti együttműködés | Központi információforrás a termék, a mérnöki munka, a minőségbiztosítás és a tervezés számára; csökkenti a szilárd struktúrákat és az ismétlődéseket. | Az együttműködés csevegés és kódkimenetek révén történik, nem integrált feladatkezelés révén. |
| Könnyű bevezetés | Az új csapattagok a ClickUp-ban megtalálhatják a döntéseket, az architektúra dokumentumait és a történetet, anélkül, hogy további eszközökre lenne szükségük. | A hatékony bevezetéshez külső dokumentáció és kontextus szükséges. |
| Önálló kódolási segítség | Jó kódgenerálás, ha a feladat/munkafolyamat kontextusához van kötve | Kiváló mély kódbázis-elemzés és autonóm kódolási ciklusok |
| Kódolási feladatok kontextusablaka | A választott modelltől függ; hosszú kontextusú modelleket is kihasználhat | Nagyon nagy kontextusablakok (pl. akár ~200k token), komplex, több fájlt érintő feladatokhoz ideálisak |
🎥 Bónusz: Ha a Claude Code alternatívájaként hangulatos kódolási lehetőséget keres, itt találja a legjobb eszközöket:
Építsen, tervezzen és szállítson a ClickUp-on belül
A Claude Code akkor hatékony, ha már tudja, mit szeretne létrehozni. Ha jól használja, felgyorsíthatja a hibakeresést, a refaktorálást, a tesztírási folyamatot és a terminálról végzett kisebb implementációs feladatokat. Az eredmény minősége azonban szorosan összefügg azzal, hogy mennyire tudja jól irányítani a kontextust, az ellenőrzést és a munkafolyamatot.
Amint a munka kiterjed a tervezésre, a függőségekre, a felülvizsgálatokra, az átadásokra és a kiadás koordinációjára, a terminál-elsőségi ügynökök kezdik szűknek érezni a teret.
Ha azt szeretné, hogy az AI valóban előre mozdítsa a munkát a teljes mérnöki ciklusban, és ne csak a kódírásban segítse, akkor a ClickUp az Ön számára ideális megoldás. Konvergált AI munkaterületként egyetlen helyet biztosít a tervezéshez, koordináláshoz, végrehajtáshoz és szállításhoz. Ráadásul a ClickUp Brain segítségével hozzáférhet az AI-hez, amely közvetlenül a valódi munkafolyamatain működik, és nem csak a repo-ján.
Regisztráljon még ma ingyenesen a ClickUp-ra! ✅
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
Igen. A Claude jól működik kódolási feladatok, többfájlos refaktorok és nagy léptékű, meglévő kódbázisok elemzése terén, szigorúan betartva a konkrét utasításokat és mélyen figyelembe véve a kontextust. Ugyanakkor a termelési felhasználáshoz még mindig emberi felülvizsgálatra és tesztelésre van szükség.
A ClickUp nem helyettesíti közvetlenül a Claude mély kódgenerálását, de helyettesítheti a különálló kódolási asszisztensre való támaszkodást azáltal, hogy a kódgenerálást és a munkafolyamat-automatizálást egy szélesebb projektkontextusba ágyazza.
Használja a Claude összefoglalóit hasznos kiindulási pontként, de ellenőrizze azokat az eredeti forrásanyaggal és tesztekkel. Mint minden AI-modell, a Claude is elnézhet finom különbségeket, vagy hibákat okozhat komplex, nagy kockázatú kontextusokban.
Igen. A ClickUp Codegen segítségével termeléskész kódot generálhat, pull requesteket hozhat létre és a munkaterületén belül a valós feladatkövetelmények alapján ellenőrizheti a kódot.
Mindig az eredeti dokumentumot vegye figyelembe. Az AI-összefoglalók és kódkimenetek elmulaszthatnak finom árnyalatokat, félreérthetik a technikai részleteket vagy kihagyhatnak szélsőséges eseteket, ezért a forrás továbbra is elengedhetetlen a pontosság szempontjából.